## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
119
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Pemanfaatan Recurrent Neural Network (RNN) Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Mata Uang Pada Forex Trading
Abdillah Baradja* 1 , Sukoco 2
1,2 Fakultas Teknik Elektro dan Informatika, Universitas Surakarta, Indonesia
*1 dillahbaraja@gmail.com; 2 sukoco@unsa.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  berfokus  pada  penerapan  teknologi  machine  learning,  khususnya Recurrent  Neural  Network  (RNN)  dan  variasinya  seperti  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dan  Gated  Recurrent  Unit  (GRU),  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam  prediksi pergerakan  mata  uang  di  pasar  Forex.  Dalam  konteks  di  mana  machine  learning mendominasi  analisis  data  cepat  dalam  trading  forex,  risiko  keuangan  yang  tinggi, ketidakpastian  pasar  yang  kompleks,  dan  tantangan  ketidakakuratan  prediksi  model menjadi kendala utama. Penelitian ini membahas kemampuan RNN dalam memproses data  berurutan  dan  mempertahankan  informasi  jangka  pendek,  yang  menawarkan solusi  terhadap  keterbatasan  neural  network  konvensional  dalam  analisis  data berurutan.  Dengan  menggunakan  data  harga  EUR/USD  dari  dua  tahun  terakhir,  kami menemukan  bahwa  implementasi  RNN,  khususnya  melalui  LSTM  dan  GRU, menghasilkan  penurunan  signifikan  dalam  kesalahan  prediksi,  menunjukkan peningkatan kinerja model. Hasil ini menegaskan efektivitas RNN dalam memprediksi dinamika pasar Forex dan menjanjikan pendekatan yang lebih akurat dan andal dalam pemodelan  dan  peramalan  harga  mata  uang,  yang  merupakan  kunci  untuk  praktik trading  Forex  yang  sukses.  Ini  memperkuat  potensi  machine  learning  dalam menyediakan  alat  yang  kuat  untuk  trader  dan  analis  dalam  menghadapi  pasar  yang sangat tidak pasti dan fluktuatif.
Kata  Kunci:  Machine  Learning,  Recurrent  Neural  Network,  Long  Short-Term  Memory, Prediksi Mata Uang, Forex Trading.

## 1. PENDAHULUAN
Tren  perkembangan  machine  learning  dalam  trading  forex  semakin mendominasi,  karena  teknologi  ini  dapat  digunakan untuk  menganalisis  data pasar dengan cepat dan akurat, mengidentifikasi pola-pola yang sulit dideteksi oleh  manusia,  dan  mengambil  keputusan  perdagangan  berdasarkan  analisis data  yang  mendalam.  Namun,  beberapa  masalah  yang  dihadapi  dalam penerapan  machine  learning  dalam  trading  forex  termasuk  risiko  keuangan yang  tinggi,  model  yang  tidak  selalu  dapat  diprediksi  dengan  baik,  dan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
ketidakpastian pasar yang tetap ada. Risiko keuangan dapat meningkat karena algoritma  machine  learning  dapat  membuat  keputusan  perdagangan  yang berisiko jika tidak dikontrol dengan baik [1]. Selain itu, model machine learning tidak selalu dapat memprediksi pergerakan pasar yang kompleks dengan tepat, dan ketidakpastian pasar seperti berita ekonomi atau peristiwa geopolitik dapat membuat algoritma menjadi tidak efektif.
Telah diketahui bahwa neural network (NN) adalah model pembelajaran mesin yang  sangat  efektif,  yang  menghasilkan  hasil  yang  canggih  untuk  berbagai macam aplikasi pembelajaran mesin. Dari sudut pandang algoritma kecerdasan buatan, neural network (NN) disebut sebagai model koneksionis karena terdiri dari neuron buatan, yang merupakan unit dasar yang terhubung yang secara kolektif  dapat  digabungkan  secara  berlapis-lapis  untuk  mengembangkan representasi  hirarkis  [2].  Berkat  peningkatan  eksponensial  dalam  kekuatan pemrosesan  selama  beberapa  tahun  terakhir,  kecerdasan  buatan  telah mengalami  kemajuan  yang  signifikan.  Munculnya  apa  yang  disebut  aplikasi pembelajaran  mendalam  adalah  bukti  yang  terakhir.  Perceptron  multilayer adalah  contoh  model  pembelajaran  mendalam,  yang  pada  dasarnya  adalah jaringan saraf dengan hirarki representasi yang sangat luas (MLP).
Namun  demikian, model-model ini tetap  memiliki beberapa kelemahan  yang signifikan.  Sebenarnya  tidak  mungkin  untuk  menganalisis  deret  waktu  yang terhubung  pada  setiap  langkah  waktu  dan  menyimpan  status  lengkap  dari urutan tersebut saat bekerja dengan data berurutan. Untuk alasan ini, opsi RNN bisa  sangat  membantu dalam  situasi  ini.  RNN  memproses satu  elemen  pada satu waktu karena mereka mentransfer data input di sekitar jaringan di seluruh langkah  waktu,  meskipun  mereka  masih  merupakan  model  koneksionis  [3]. Hidden  Markov  Models  (HMMs),  yang  sering  digunakan  untuk  memodelkan deret  waktu  sebagai  realisasi  dari  urutan  yang  bergantung  pada  probabilitas dari kondisi yang tidak diketahui, dapat digunakan untuk memberikan opsi yang berbeda untuk mewakili data empiris.
Pendekatan pemrograman dinamis Viterbi biasanya digunakan dalam situasi ini karena memberikan skalabilitas inferensi yang efisien dalam waktu kuadratik. Jika  dibandingkan  dengan  pendekatan  HMM,  implementasi  RNN  dapat mempercepat  pekerjaan  karena  hanya  membutuhkan  satu  input  dalam  satu waktu. Penting untuk dicatat bahwa deret waktu juga dapat dimodelkan  dan diramalkan  dengan  menggunakan  teknik  lain  yang  lebih  tradisional,  seperti ARMA, ARIMA, GARCH, dan lain-lain, atau dengan menggunakan filter stokastik, seperti filter Kalman, dan pendekatan model peralihan, seperti pada, misalnya

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
[4], [5]. Namun, teknik kotak hitam, seperti NN, sangat menarik karena tidak memerlukan  asumsi  tentang  karakter  stokastik  dari  dinamika  yang mendasarinya (lihat, misalnya, [6] dan referensi di dalamnya).
Kendala yang sama berlaku untuk alat filter stokastik seperti halnya pada contoh Kalman, terutama dalam konteks analisis data keuangan. Faktanya, seperti yang bisa kita lihat dari, misalnya, [7] dan referensinya, filter Kalman tidak memiliki sifat  yang  diperlukan  untuk  menangkap  fluktuasi  nilai  saham  yang  cepat, terutama  ketika  terjadi  gejolak  keuangan,  volatilitas  tinggi,  dan  jaringan keuangan yang terjalin secara rumit.
Di bidang keuangan, model pembelajaran mesin pada umumnya dan jaringan saraf  pada  khususnya  telah  digunakan  secara  efektif  untuk  lindung  nilai  dan peramalan. Pertimbangkan masalah optimasi portofolio [8], di mana penerapan pembelajaran  penguatan, jaringan saraf, dan  algoritma  genetik menghasilkan hasil  yang  sangat  menggembirakan.  Model-model  seperti  ini  juga  dapat digunakan dalam skenario manajemen risiko, di mana aset-aset yang berbahaya [9]  dapat  diidentifikasi  secara  terawasi  dengan  menggunakan  deep  neural network  (DNN)  atau  metode  pembelajaran  mesin  tradisional seperti  random forest.
Kami meneliti  masalah  peramalan  prediksi harga saham  dalam penelitian ini. Mengenai hal yang terakhir, kami ingin menekankan bahwa beberapa strategi telah dikeluarkan. Bahkan jika kita membatasi pertimbangan kita pada aplikasi NNS,  kita  masih  dapat  menemukan  aplikasi  yang  terkait  dengan  teknik  MLP, seperti  yang  ditemukan  di  [10],  convolutional  neural  network  (CNN),  [11], jaringan  saraf  Elman,  [12],  dan  sebagainya.  Kami  membuat  keputusan  untuk berkonsentrasi  pada  analisis  arsitektur  RNN  yang  paling  mutakhir,  dengan perhatian khusus pada GRU dan LSTM.
Masalahnya  adalah,  sulit  untuk  menentukan  jumlah  data  yang  ideal  untuk dianalisis  dalam  grafik  harga.  Pola  yang  berbeda  bisa  muncul  pada  interval waktu yang berbeda juga. Bahkan intervalnya sendiri tidak selalu tetap dan bisa berubah  tergantung  pada  situasi  saat  ini.  Beberapa  kejadian  mungkin  jarang terjadi di pasar, tetapi memiliki kemungkinan berhasil yang tinggi. Hal ini bagus jika kejadian tersebut berada dalam jendela data yang dianalisis. Jika kejadian itu berada di luar seri data yang dianalisis, jaringan saraf akan mengabaikannya, meskipun pasar mungkin sedang bereaksi terhadap kejadian itu pada saat itu juga. Meningkatkan jendela analisis akan menyebabkan peningkatan konsumsi

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
sumber daya komputasi dan memerlukan lebih banyak waktu untuk membuat keputusan.
Neuron  rekuren  telah  direkomendasikan  sebagai  solusi  untuk  mengatasi masalah  analisis  seri  waktu  dalam  jaringan  saraf.  Pendekatan  ini  bertujuan untuk mengintegrasikan memori jangka pendek dalam jaringan saraf, dimana keadaan saat ini dari sistem diinputkan ke neuron bersamaan dengan keadaan sebelumnya  dari  neuron  yang  sama  [13].  Proses  ini  didasarkan  pada  asumsi bahwa  output  neuron  mencerminkan  pengaruh  dari  semua  faktor  relevan, termasuk  keadaan  sebelumnya,  memungkinkan  transfer  pengetahuan  secara menyeluruh  ke  keadaan  berikutnya.  Ini  serupa  dengan  bagaimana  manusia bertindak  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya  dan  tindakan  yang  telah dilakukan sebelumnya, di mana durasi dan pengaruh memori tergantung pada bobotnya.
Gambar 1. Kerangka kerja recurrent neuron pada jaringan
Namun, solusi yang tampaknya sederhana ini memiliki kelemahan. Pendekatan ini  hanya  memungkinkan  penyimpanan  "memori"  untuk  interval  waktu  yang singkat. Perkalian siklis sinyal dengan faktor kurang dari satu dan aplikasi fungsi aktivasi  neuron  menyebabkan  penurunan  bertahap  kekuatan  sinyal  seiring bertambahnya jumlah siklus. Untuk mengatasi masalah ini, [14] mengusulkan arsitektur  Memori  Jangka  Pendek  Panjang  (LSTM)  pada  tahun  1997,  yang dianggap  sebagai  solusi  terbaik  untuk  masalah  klasifikasi  dan  peramalan  seri waktu, di mana peristiwa penting terpisah secara waktu dan terentang dalam interval waktu.
Struktur  LSTM  melampaui  definisi  neuron  konvensional,  mewakili  sistem jaringan  saraf  yang  lebih  kompleks  dengan  kanal  input  dan  output  yang berbeda,  serta  kanal  khusus  untuk  pertukaran  informasi  siklik  internal, termasuk Memory dan Hidden state.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Gambar 2. Flowchart blok LSTM
Dalam  blok  LSTM,  dua  aliran  data  utama  berinteraksi  melalui  empat  lapisan saraf yang saling terhubung, masing-masing diisi dengan jumlah neuron yang sama.  Neuron-neuron  ini  sesuai  dengan  jumlah  aliran  output  dan  memori, memungkinkan  pemeriksaan  mendetail  terhadap  dinamika  operasional algoritma.
Algoritma  dimulai  dengan  menggabungkan  data  input  dengan  informasi  dari Hidden  state  menjadi  satu  larik  data,  yang  kemudian  diproses  oleh  empat lapisan  saraf  tersembunyi  LSTM.  Di  antara  ini,  lapisan  "Forget  gate" menggunakan fungsi aktivasi sigmoid untuk menentukan elemen memori mana yang  harus  dipertahankan  atau  dibuang.  Selanjutnya,  lapisan  "New  Content" dan  "Input  gate"  menentukan  informasi  baru  yang  akan  ditambahkan  ke memori, menggunakan fungsi tangen hiperbolik dan sigmoid secara berturut- turut.  Memori  yang  diperbarui  ini  kemudian  menginformasikan  siklus  iterasi berikutnya.
Akhirnya, generasi nilai output melibatkan proses serupa, dengan "Output gate" menormalisasi nilai memori saat ini, menghasilkan larik sinyal output. Sinyal ini tidak hanya keluar dari LSTM ke lingkungan eksternal tetapi juga masuk ke siklus iterasi  berikutnya  sebagai  bagian  dari  aliran  Hidden  state,  memastikan kontinuitas dan penyebaran pengetahuan sepanjang waktu.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 2. METODE
Jaringan  saraf  berulang  (RNN)  dilatih  menggunakan  metode  propagasi  balik yang  sudah  dikenal  sebelumnya.  Mirip  dengan  pelatihan  jaringan  saraf konvolusional,  proses  berulang  dalam  waktu  diuraikan  menjadi  perceptron multi-lapis. Setiap interval waktu dalam perceptron tersebut berfungsi sebagai lapisan tersembunyi. Namun, hanya satu matriks bobot yang digunakan untuk semua  lapisan  dalam  perceptron  tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatur bobot, kita mengambil jumlah  gradien  untuk semua lapisan dan menghitung delta bobot sekali untuk gradien total dari semua lapisan.
Untuk membangun jaringan saraf berulang kami, kami akan menggunakan blok LSTM.  Kami  juga  akan  menambahkan  tiga  array  untuk  menyimpan  data "memori", menggabungkan data input dan informasi status tersembunyi, serta gradien  kesalahan  data  input.  Nama  dan  fungsi  dari  metode  kelas  ini  sesuai dengan  yang  telah  dibahas  sebelumnya.  Namun,  kode  mereka  memiliki beberapa perbedaan yang diperlukan untuk operasi algoritma. Mari kita bahas metode utama ini dengan lebih detail.
Gambar 3. Model RNN menggunakan blok LSTM

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Metode inisialisasi kelas menerima informasi dasar tentang blok yang sedang dibuat sebagai parameter. Dalam metode ini, pertama-tama kami memeriksa bahwa setidaknya satu neuron telah dibuat di setiap lapisan saraf dalam blok. Kemudian,  kami  memanggil  metode  yang  sesuai  dari  kelas  dasar.  Setelah berhasil  menyelesaikan  metode  tersebut,  kami  menginisialisasi  lapisan tersembunyi  blok,  dan  operasi  yang  diulang  untuk  setiap  lapisan  akan disediakan  dalam  metode  terpisah  yang  disebut  InitLayer.  Setelah  inisialisasi lapisan  saraf  selesai,  kami  menginisialisasi  array  memori  dengan  nilai  nol. Metode  inisialisasi  lapisan  saraf  InitLayer  menerima  sebagai  parameter referensi ke objek lapisan saraf yang diinisialisasi, jumlah neuron dalam lapisan, dan jumlah koneksi keluar.
2.1 Pemrosesan maju ( feed-forward )
Pengiriman maju diimplementasikan dalam metode feedForward. Metode ini menerima  referensi  ke  lapisan  saraf  sebelumnya  sebagai  parameter  [15].  Di awal metode, kami memeriksa kevalidan pointer yang diterima dan memastikan adanya neuron dalam  lapisan  sebelumnya. Kami kemudian  menghitung nilai- nilai dari gerbang-gerbang. Akhirnya, setelah semua perhitungan intermediat, kami  menghitung  array  "memori"  dan  menentukan  data  output.  Setelah mendapatkan  gradien  kesalahan,  diperlukan  untuk  mengoreksi  bobot  semua lapisan  saraf  LSTM.  Tugas  ini  diimplementasikan  dalam  metode updateInputWeights,  yang  menerima  referensi  ke  lapisan  saraf  sebelumnya sebagai parameter. Penting untuk dicatat bahwa penyisipan referensi ke lapisan sebelumnya hanya dilakukan untuk menjaga struktur warisan. Kami mengatur loop  bersarang  untuk  mengulang  semua  neuron  dalam  lapisan  dan  bobot mereka, sehingga memperbarui matriks bobot.
Dalam  lapisan  konvolusi  jaringan  saraf,  kita  menciptakan  4  filter  yang  akan mencari  pola  dalam  data  total  pembentukan  candlestick  dan  pembacaan osilator pada candlestick yang sedang dianalisis. Jendela dan langkah filter akan sesuai dengan jumlah data per deskripsi candlestick. Dengan kata lain, ini akan membandingkan  semua  informasi  tentang  setiap  candlestick  dengan  pola tertentu  dan  akan  mengembalikan  nilai  konvergensi.  Pendekatan  ini memungkinkan  untuk  melengkapi  data  awal  dengan  informasi  baru  tentang candlestick  (seperti  menambahkan  indikator  tambahan  untuk  analisis,  dan sebagainya) tanpa kehilangan kinerja yang signifikan.
Ukuran  array  fitur  dikurangi  dalam  lapisan  subsampling,  dan  hasilnya dilunakkan  dengan  rata-rata.  EA  itu  sendiri  memerlukan  sedikit  perubahan.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Perubahan  ini  terbatas  pada  kelas  jaringan  saraf,  yaitu  deklarasi  variabel  dan pembuatan  instansi.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  pasangan  EURUSD dengan  kerangka  waktu  H1.  Dua  Expert  Advisor,  satu  dengan  jaringan  saraf konvolusi  dan  yang  lainnya  dengan  jaringan  yang  sepenuhnya  terhubung, diluncurkan secara bersamaan pada grafik yang berbeda dari simbol yang sama, dalam terminal yang sama. Parameter lapisan yang sepenuhnya terhubung dari jaringan  saraf  konvolusi  sesuai  dengan  parameter  jaringan  yang  sepenuhnya terhubung dari Expert Advisor kedua, yaitu kita hanya menambahkan lapisan konvolusi dan subsampling ke jaringan yang telah ada sebelumnya.
2.2 Dataset
Dalam  pembahasan  berikut,  kami mengarahkan  fokus kami pada harga mata uang EUR/USD, dengan memanfaatkan data harian selama dua tahun terakhir, yaitu 2018 hingga 2019, sebagaimana ditunjukkan pada gambar 5. Tujuan kami adalah  untuk  memprediksi  arah  pergerakan  mata  uang  yang  menjadi  fokus kami,  menggunakan  data  historis  sebagai  dasarnya.  Secara  khusus,  kami mempertimbangkan jendela waktu yang tipikal dengan data harga pembukaan, harga  tertinggi,  harga  terendah,  harga  penutupan,  dan  volume  (OHLCV)  per jam.
Gambar 4. Grafik harga mata uang Euro – Dollar (EUR/USD)

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  kami  menyajikan  hasil  komputasi  terkait  dengan  proses pelatihan.  Semua  jaringan saraf tiruan  (NN) dilatih menggunakan MQL,  yaitu Bahasa  Permintaan  Meta  untuk  MetaTrader.  Setiap  jaringan  dilatih  sebanyak 134 epoch. Nilai tinggi ini dipilih karena hasil eksperimen menunjukkan bahwa pelatihan dengan jumlah epoch yang lebih sedikit menyebabkan jaringan yang mendalam  menjadi  overfit  terhadap  set  pengujian  dan  hanya  mempelajari distribusi. Selain itu, pelatihan dalam waktu yang lebih lama diperlukan untuk memahami  tren  konvergensi  dengan  lebih baik.  Jika setelah  beberapa  waktu kesalahan  entropi  silang  mulai  meningkat,  kita  dapat  memilih  model  yang memiliki  kinerja  terbaik.  Sebagai  algoritma  optimisasi,  kami  menggunakan pendekatan Adam, lihat [9], dengan perhitungan gradien terkait yang dihitung dengan algoritma BPTT, sementara kami menggunakan perangkat keras GPU, yaitu Intel® UHD, untuk mengurangi biaya komputasi.
Gambar 5. Proses pelatihan agen untuk masing-masing model
Tujuan  dari  jaringan  saraf  konvolusional  adalah  untuk  menguji  operasinya. Tujuan utama dari jaringan saraf ini adalah untuk belajar memprediksi fraktal pada candlestick saat ini. Untuk tujuan ini, kita menyediakan informasi tentang pembentukan candlestick terakhir N dan data dari 4 osilator untuk periode yang sama ke dalam jaringan saraf.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pengujian  telah  menunjukkan  peningkatan  kinerja  yang  kecil  dalam  jaringan saraf konvolusi. Meskipun ada penambahan dua lapisan, waktu pelatihan rata- rata  untuk  satu  epoch  (berdasarkan  hasil  100  epoch)  dari  jaringan  saraf konvolusi adalah 9 jam 35 menit, sedangkan untuk jaringan rekuren adalah 10 jam 45 menit.
Tentu  saja,  penggunaan  4  lapisan  saraf  internal  dalam  setiap  blok  LSTM  dan kompleksitas  algoritma  itu  sendiri  memengaruhi  kinerja,  dan  akibatnya kecepatan  jaringan  saraf  seperti  itu  sedikit  lebih  lambat  daripada  jaringan konvolusi  yang  sebelumnya  dipertimbangkan. Namun,  galat  rata-rata  kuadrat akar dari jaringan berulang jauh lebih rendah.
Gambar 6. Perbandingan error pelatihan untuk masing-masing model
Hasil pelatihan yang direpresentasikan dalam grafik menampilkan variasi tingkat kesalahan pada model-model jaringan syaraf yang diuji. Untuk model jaringan syaraf  regresi,  terlihat  bahwa  tingkat  kesalahan  awalnya  rendah  namun mengalami lonjakan signifikan setelah melewati epoch ke-9, dengan kesalahan yang  tetap  pada  level  tinggi  mendekati  1,  hal  ini  dapat  mengindikasikan terjadinya  overfitting  atau  adanya  masalah  ketidakstabilan  selama  proses pembelajaran.  Sementara  itu,  model  jaringan  syaraf  klasifikasi  menunjukkan konsistensi kesalahan yang relatif stabil di sekitar nilai 0.4, tanpa fluktuasi yang berarti.  Dalam  kasus  jaringan  syaraf  konvolusional,  terdapat  tren  penurunan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
kesalahan yang konsisten, walaupun sempat ada sedikit peningkatan kesalahan sebelum  akhirnya  mencapai  titik  stabil  di  sekitar  nilai  0.3.  Di  sisi  lain,  model jaringan  syaraf  rekuren  mengalami  peningkatan  kesalahan  pada  tahap  awal, namun setelah itu kesalahan menurun dengan signifikan dan model mencapai kondisi stabil, di mana penambahan lebih lanjut pada jumlah  pelatihan tidak secara signifikan meningkatkan kinerja model, dengan tingkat kesalahan akhir berada di rentang antara 0.4 dan 0.3.
Gambar 7. Perbandingan akurasi hasil pelatihan untuk masing-masing model
Dalam  penelitian  ini,  analisis  kinerja  empat  model  pembelajaran  mesin  yang berbeda menunjukkan hasil yang beragam selama fase pelatihan. Model regresi memulai dengan skor yang rendah dan hanya menunjukkan peningkatan yang sangat  kecil  sepanjang  pelatihan,  menandakan  bahwa  model  ini  mengalami kesulitan  untuk  belajar  atau  memperbaiki  diri  dari  data  yang  diberikan. Sebaliknya,  model  klasifikasi  memulai  dengan  skor  yang  lebih  tinggi  dan mencatat  peningkatan  yang  lebih  tajam  dan  konsisten,  mencapai  skor  yang stabil di akhir pelatihan, dengan jumlah akurasi tidak lebih dari 20%. Sedangkan untuk  model  konvolusional,  yang  juga  memulai  dengan  skor  yang  rendah, menunjukkan  peningkatan  yang  cepat  dan  mencapai  puncak  kinerjanya sebelum mengalami sedikit penurunan, namun kemudian kembali peningkatan akurasi. Sementara itu, model berulang (rekuren) menunjukkan pola yang mirip dengan  model  regresi  tetapi  dengan  peningkatan  yang  sedikit  lebih  baik, menempatkannya di antara model regresi dan klasifikasi dalam hal kinerja yang

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
menandakan  akurasi  yang  paling  unggul  di  antara  keempat  model. Kesimpulannya, model rekuren menonjol sebagai model dengan kinerja terbaik, sedangkan  model  regresi  menunjukkan  peningkatan  paling  minim,  dengan model klasifikasi dan berulang berada di posisi tengah.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggali  kemampuan  machine  learning,  khususnya  melalui penerapan neural network (NN) dan Recurrent Neural Network (RNN) termasuk model  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),  dalam  konteks  trading  forex. Meskipun machine learning menjanjikan kecepatan dan akurasi dalam analisis data pasar, terdapat tantangan signifikan seperti risiko keuangan yang tinggi dan ketidakpastian model dalam memprediksi pasar yang fluktuatif. RNN, dengan kemampuan memproses data berurutan dan mempertahankan memori jangka pendek,  bersama  dengan  LSTM  yang  dirancang  untuk  memelihara  informasi penting sepanjang waktu, menawarkan solusi potensial terhadap keterbatasan NN dalam analisis data berurutan.
Tabel 1. Hasil akhir perbandingan dengan empat model neural network
dengan 134 epoch Test Result Regression Neural Network Classification Neural Network Convolutional Neural Network Recurrent Neural Network Root mean square error 0.97 0.40 0.30 0.36 Hit percentage 12.03% 16.02% 41.29% 44.33%
Hasil  eksperimental  menunjukkan  variasi  dalam  kinerja  antara  model-model yang  berbeda  selama  pelatihan.  Model  regresi  mengalami  kesulitan  dalam pembelajaran dengan tingkat kesalahan yang meningkat signifikan, sementara model  klasifikasi  menunjukkan  konsistensi  yang  lebih  stabil.  Model  jaringan syaraf konvolusional menunjukkan tren penurunan kesalahan yang konsisten, menandakan  peningkatan  kemampuan  prediksi.  Paling  mencolok,  RNN menunjukkan  penurunan  kesalahan  yang  signifikan  setelah  tahap  awal, mencapai kondisi stabil dengan kinerja yang mengesankan. Hal ini menegaskan potensi  RNN,  khususnya  LSTM,  dalam  meramalkan  seri  waktu  pasar  forex, menjadikannya  alat  yang  berharga  dalam  trading  forex  yang  memanfaatkan machine learning.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023  e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## REFERENSI
[1] N. Karnaukh, A. Ranaldo, and P. Söderlind, “Understanding FX Liquidity,” Rev. Financ. Stud. , vol. 28, no. 11, pp. 3073–3108, 2015.
[2] M.  L.  De  Prado, Advances  in  financial  machine  learning . books.google.com, 2018.
[3] T. J. Sejnowski, The deep learning revolution . books.google.com, 2018.
[4] L.  Di  Persio  and  M.  Frigo,  “Maximum  likelihood  approach  to  Markov switching models,” WSEAS Trans. Bus. Econ. , vol. 12, pp. 239–242, 2015.
[5] L. Di Persio and M. Frigo, “Gibbs sampling approach to regime switching analysis of financial time series,” J. Comput. Appl. Math. , vol. 300, pp. 43–55, 2016.
[6] L. Di Persio, O. Honchar, L. Di Persio, and O. Honchar, “Artificial neural networks  architectures  for  stock  price  prediction:  Comparisons  and applications,” Int. J. circuits, Syst. signal Process. , vol. 10, 2016.
[7] L. DI PERSIO and C. Benazzoli, “Default contagion in financial networks,” Int. J. Math. Comput. Simul. , vol. 10, pp. 112–117, 2016.
[8] E.  Hurwitz  and  T.  Marwala,  “State  of  the  Art  Review  for  Applying Computational  Intelligence  and  Machine  Learning  Techniques  to Portfolio Optimisation,” arXiv Prepr. arXiv0910.2276 , 2009.
[9] F. Butaru, Q. Chen, B. Clark, S. Das, A. W. Lo, and A. Siddique, “Risk and risk management in the credit card industry,” J. Bank. Financ. , vol. 72, pp. 218–239, 2016.
[10] M.  P.  Naeini,  H.  Taremian,  and  H.  B.  Hashemi,  “Stock  market  value prediction using neural networks,” in 2010 international conference on computer information systems and industrial management applications (CISIM) , 2010, pp. 132–136.
[11] X.  Ding,  Y. Zhang,  T.  Liu,  and  J. Duan,  “Deep  learning  for  event-driven stock  prediction,”  in Twenty-fourth  international  joint  conference  on artificial intelligence , 2015.
[12] J. Wang and J. Wang, “Forecasting energy market indices with recurrent neural  networks:  Case  study  of  crude  oil  price  fluctuations,” Energy , 2016.
[13] S. Selvin, R. Vinayakumar, “Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model,” Adv. , 2017.
[14] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Comput. , vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997.
[15] A. Oztekin, R. Kizilaslan, S. Freund, and A. Iseri, “A data analytic approach to forecasting daily stock returns in an emerging market,” Eur. J. Oper ,
2016.